論文の概要: Rethinking Model Re-Basin and Linear Mode Connectivity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.05966v2
• Date: Tue, 9 Jul 2024 09:23:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-07-11 00:01:00.993710
• Title: Rethinking Model Re-Basin and Linear Mode Connectivity
• Title（参考訳）: モデル再ベースと線形モード接続性の再考
• Authors: Xingyu Qu, Samuel Horvath,
• Abstract要約: 我々は再正規化を再スケーリングと再シフトに分解し、再スケーリングが再正規化に重要な役割を果たしていることを明らかにする。 統合モデルでは, 活性化崩壊とマグニチュード崩壊の問題に悩まされている。 本稿では,リベースとプルーニングを統一する新たな視点を提案し,軽量で効果的なポストプルーニング手法を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1510009152620668
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent studies suggest that with sufficiently wide models, most SGD solutions can, up to permutation, converge into the same basin. This phenomenon, known as the model re-basin regime, has significant implications for model averaging by ensuring the linear mode connectivity. However, current re-basin strategies are ineffective in many scenarios due to a lack of comprehensive understanding of underlying mechanisms. Addressing this gap, this paper provides novel insights into understanding and improving the standard practice. Firstly, we decompose re-normalization into rescaling and reshift, uncovering that rescaling plays a crucial role in re-normalization while re-basin performance is sensitive to shifts in model activation. The finding calls for a more nuanced handling of the activation shift. Secondly, we identify that the merged model suffers from the issue of activation collapse and magnitude collapse. Varying the learning rate, weight decay, and initialization method can mitigate the issues and improve model performance. Lastly, we propose a new perspective to unify the re-basin and pruning, under which a lightweight yet effective post-pruning technique is derived, which can significantly improve the model performance after pruning. Our implementation is available at https://github.com/XingyuQu/rethink-re-basin.
• Abstract（参考訳）: 最近の研究は、十分に広いモデルで、ほとんどのSGDソリューションは、置換まで同じ盆地に収束することができることを示唆している。 この現象は、リニアモード接続を確実にすることで、モデル平均化に重大な影響を及ぼす。 しかし、現在の再ベース戦略は、基盤となるメカニズムの包括的な理解が欠如しているため、多くのシナリオでは効果がない。 このギャップに対処するため,本論文では,標準実践の理解と改善に関する新たな知見を提供する。 まず、再正規化を再スケーリングと再シフトに分解し、再スケーリングが再正規化において重要な役割を担い、リベース性能はモデルアクティベーションのシフトに敏感であることを明らかにする。 この発見は、アクティベーションシフトをより微妙に扱うことを要求する。 第2に,統合モデルが活性化崩壊とマグニチュード崩壊の問題に悩まされていることを確かめる。 学習速度、体重減少、初期化の方法は、問題を緩和し、モデル性能を向上させることができる。 最後に,再ベースとプルーニングを統一する新たな視点を提案し,プルーニング後のモデル性能を大幅に向上させる軽量で効果的なポストプルーニング手法を導出する。 私たちの実装はhttps://github.com/XingyuQu/rethink-re-basin.comで公開されています。

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